Razmišljanje, ki temelji na modelu, je uporaba delujočega modela in spremljajočih opazovanj v resničnem svetu za sklepanje. Ima pomembno vlogo pri umetnih logičnih sistemih, pa tudi pri sklepanju v znanosti. Izdelava modela je dolgotrajen vidik tega pristopa, saj je za doseganje najboljših rezultatov treba model narediti čim bolj poglobljen, kompleksen in podroben. Ko je delovni model vzpostavljen, lahko zahteva tudi redne posodobitve.
V primeru razmišljanja, ki temelji na modelu, bi lahko podjetje razvilo delujoč nevrološki model človeškega telesa. Model bi običajno vključeval informacije o omrežju povezav v centralnem in perifernem živčnem sistemu. Podatke o simptomih nevroloških težav bi lahko vgradili v sistem z uporabo opazovanj za ustvarjanje matrike znanih informacij. Uporabnik bi lahko potencialno sodeloval z modelom z vnosom bolnikovih simptomov, kot so nejasen govor in neenakomerno razširjene zenice, in bi vrnil potencialno diagnozo, kot je možganska kap.
Takšni sistemi imajo lahko široko paleto aplikacij v znanosti. Umetni sistemi lahko raziskovalcem omogočijo raziskovanje in preizkušanje hipotez. Razmišljanje, ki temelji na modelu, je lahko tudi hrbtenica sistema za spremljanje, ki pošilja opozorila na podlagi vnosov. Podnebno modeliranje, na primer, omogoča računalnikom, da prevzamejo informacije o trenutnih vremenskih razmerah in jih izvedejo skozi model, da zagotovijo informacije o nastajajočih tropskih nevihtah in drugih meteoroloških dogodkih, ki so zaskrbljujoči. Avtomatizacija nekaterih nalog lahko raziskovalcem omogoči, da se osredotočijo na druge teme, ki zahtevajo bolj zapleteno razmišljanje.
Isti koncept je lahko tudi osnova nekaterih oblik znanstvene misli. Raziskovalci vzdržujejo delovne modele o znanstvenih konceptih, kot je delovanje tektonskih plošč, in opazujejo, da okrepijo model in razvijejo zbirko podpornih informacij. To jim omogoča sklepanje o znanstvenih dogodkih na podlagi tega, kar vedo iz modela in opažanj, ki so jih naredili. Če na primer raziskovalci spremljajo vulkan, jim lahko sklepanje, ki temelji na modelu, omogoči izdajo opozorila o evakuaciji, če je vedenje vulkana skladno s skorajšnjim izbruhom.
Razvoj modelov lahko zahteva čas, potrpežljivost in prispevke iz številnih virov. Več kot je podatkov, bolj natančno in podrobneje je lahko sklepanje, ki temelji na modelu. To lahko pomaga oblikovalcem modelov, da se izognejo potencialno dragim napakam, na primer nepredvidenju težave, ki bi bila očitna z več podatki. Ko pridejo opažanja, jih je mogoče dodati v telo znanja, kar lahko povzroči premike k modelu. Na primer, opazovanje bi lahko dokazalo, da je pravilo, ki temelji na modelu, dejansko napačno ali ne upošteva določene spremenljivke.